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基于CVMD和DBO-SVM的光纤周界安防信号识别方法

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半导体光电 2024年第1期45卷 159-166页

作者：尚秋峰樊小凯华北电力大学电子与通信工程系河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003 华北电力大学保定市光纤传感与光通信技术重点实验室河北保定071003

为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition,CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)和支持向量机(Support Vect... 详细信息

为降低光纤周界安防信号中噪声对分类结果的影响,提升信号分类的准确率和运行效率,提出一种融合了相关变分模态分解(Correlation Variational Mode Decomposition,CVMD)、蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法。利用CVMD去除原始信号中的噪声分量,并提取去噪后信号的能量、能量熵和峭度作为特征向量。采用DBO算法优化SVM,得到最佳惩罚因子和核函数参数,并构建DBO-SVM分类模型。搭建了基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)技术的周界安防系统,采集了攀爬、敲击、踩踏和无入侵四类信号。实验结果表明,CVMD-DBO-SVM的分类准确率相比CVMD-PSO-SVM和CVMD-GA-SVM更高,达到了98.75%,同时运行时间更短,综合性能最优。

关键词：光纤传感相关变分模态分解蜣螂算法支持向量机周界安防

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基于猫群算法的震动感知周界安防系统

吉林大学学报（工学版） 2023年第4期53卷 1187-1199页

作者：周求湛冀泽宇王聪胡继康李明明陈禹竺周险峰刘萍萍吉林大学通信工程学院长春130012 吉林大学大数据与管理中心长春130012 吉林大学地球信息探测仪器教育部重点实验室长春130061 吉林大学仪器科学与电气工程学院长春130061 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对传统周界安防系统入侵目标定位方法定位精度较差且常用的基于信号到达时间差(TDOA)定位方法在面对多组传感器情况难以确定最优解的问题,本文设计了基于猫群算法的震动感知智能周界安防系统。首先利用动圈式振动传感器采集入侵目标... 详细信息

针对传统周界安防系统入侵目标定位方法定位精度较差且常用的基于信号到达时间差(TDOA)定位方法在面对多组传感器情况难以确定最优解的问题,本文设计了基于猫群算法的震动感知智能周界安防系统。首先利用动圈式振动传感器采集入侵目标在浅地表产生的振动信号,并通过振动信号对入侵目标进行TDOA定位。然后通过猫群算法对TDOA初步定位结果进行优化。最后针对系统的不同应用场景,本文设计实现LoRa无线通信和北斗短报文无线通信两种通信模式,解决了系统在偏远地区部署的通信问题。为验证本文算法的有效性,设计了不同算法参数环境下的验证实验以及在实际环境下的测试实验。结果表明:本文算法优化的目标定位方法在浅地表震动波传播速度误差小于自身10%的情况下,平均定位误差小于1 m。算法定位误差相较于TDOA初步定位结果减小约46.9%。

关键词：通信与信息系统周界安防 TDOA定位群体智能猫群算法

基于VMD与MFE的光纤周界安防入侵事件识别

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激光与红外 2023年第7期53卷 1073-1080页

作者：江虹曾庆龙李家成长春工业大学电气与电子工程学院吉林长春130012

为了提高周界入侵事件的识别率,本文提出一种基于超弱光纤光栅(UWFBG)阵列的光纤周界入侵事件识别方法。该方法通过变分模态分解(VMD)将入侵信号进行分解,然后选择最佳分量并提取其多尺度模糊熵(MFE),与信号过零率(ZCR)相结合构造特征向... 详细信息

为了提高周界入侵事件的识别率,本文提出一种基于超弱光纤光栅(UWFBG)阵列的光纤周界入侵事件识别方法。该方法通过变分模态分解(VMD)将入侵信号进行分解,然后选择最佳分量并提取其多尺度模糊熵(MFE),与信号过零率(ZCR)相结合构造特征向量,将其输入到Sigmoid函数拟合的支持向量机(SVM),实现对晃动、剪切、刮风、下雨和无入侵5种不同的事件的识别。实验表明,该方法可以准确识别5种常见的事件信号,平均识别率达到98%。此外,该方法可以在输出各入侵事件类别的同时输出各类事件发生的概率值。

关键词：光纤光栅周界安防特征提取入侵事件识别概率输出

相干衰落抑制Φ-OTDR的分布式光纤周界安防技术

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西南交通大学学报 2023年

作者：胡祖翰钱恒石先明刘利平徐余明罗斌西南交通大学信息科学与技术学院中铁第四勘察设计院集团有限公司

基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统在铁路周界安防中有着重要的应用前景。为降低Φ-OTDR中固有的相干衰落对相位解调的影响，提高扰动信号识别率，本文提出一种基于矢量旋转滑动平均的相干衰落抑制方法。首先... 详细信息

基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统在铁路周界安防中有着重要的应用前景。为降低Φ-OTDR中固有的相干衰落对相位解调的影响，提高扰动信号识别率，本文提出一种基于矢量旋转滑动平均的相干衰落抑制方法。首先对探测信号复矢量化并对各位置的复矢量信号按初相角进行旋转对齐，然后采用滑动平均从缓和信号幅度起伏避免较低幅度以及减小噪声功率提升信号整体信噪比两方面来抑制相干衰落，最后从衰落抑制信号解调出扰动信号并进行模式识别。实验结果表明，经衰落抑制后，整根光纤链路中的散射光相位都能得到准确解调，并且解调相位信号的信噪比得到较大提升(50ns的滑动窗长对应11.2dB的信噪比提升)。此外实验中还模拟了环境噪声、应力破坏、攀爬、剪网四种周界防护扰动信号，以解调的相位灰度图作为特征图像，使用卷积神经网络模式识别方法将扰动信号的识别率由衰落抑制前的88%提高到衰落抑制后的92%。

关键词：相位敏感光时域反射计相干衰落周界安防

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基于深度学习的高铁周界安防检测

基于深度学习的高铁周界安防检测

作者：张正煜北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国高速铁路的飞速发展,铁路异物检测对于铁路安全起着至关重要的作用。由于高铁安防检测范围广,高铁周界异物目标具有突发、不可预测的特点,以及恶劣气候的影响,给高铁周界安防提出了很大的挑战。因此,为高铁周界安防检测... 详细信息

近年来,随着我国高速铁路的飞速发展,铁路异物检测对于铁路安全起着至关重要的作用。由于高铁安防检测范围广,高铁周界异物目标具有突发、不可预测的特点,以及恶劣气候的影响,给高铁周界安防提出了很大的挑战。因此,为高铁周界安防检测提出系统性解决方案。同时,深度学习算法与计算机视觉的结合,为目标检测算法的研究提供了坚实的基础。本课题基于中科院铁路周界安防项目,基于图像处理方式,主要研究了高铁周界安防检测过程中的去噪算法、目标追踪算法、可视化方案等。在图像增强、目标检测、系统实现等方面,取得如下研究成果:(1)提出了一种基于改进暗通道的图像增强算法。本算法采用大气模型参数提取的方式,并采用直方图均衡的方式,实现了检测图像的增强。该算法既提高检测图像清晰度,也增强了深度学习目标检测的鲁棒性,为深度学习算法提供了较为可靠的输入样本。(2)提出了一种基于行人重识别的周界安防目标检测方法。本课题对高铁异物目标进行数据集构建,基于卡尔曼滤波与匈牙利算法,实现了对图像内特定区域的目标检测、数量统计等功能,达到了较好的检测精度与实时性。(3)高铁周界安防系统软件的具体实现。本课题为高铁周界安防系统提供了一种可视化软件。该软件集成了数据传输、设备控制、检测算法嵌入式开发、检测结果显示等功能,为高铁周界安防检测提供了研究与检测的平台。

关键词：深度学习高速铁路周界安防目标检测行人重识别

基于马赫-曾德干涉仪的光纤周界安防系统研究

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基于马赫-曾德干涉仪的光纤周界安防系统研究

作者：王华阳太原理工大学

学位级别：硕士

干涉型光纤振动传感技术具有铺设简单、成本低廉、本质安全、灵敏度高等优点,已成为文物古迹、高速公路、工厂小区等生产生活场所周界安防的重要手段,但系统仍有监测范围小、定位误差大等局限性。本文以双马赫-曾德干涉原理为基础,设计... 详细信息

干涉型光纤振动传感技术具有铺设简单、成本低廉、本质安全、灵敏度高等优点,已成为文物古迹、高速公路、工厂小区等生产生活场所周界安防的重要手段,但系统仍有监测范围小、定位误差大等局限性。本文以双马赫-曾德干涉原理为基础,设计了一种基于马赫-曾德干涉仪的多防区定位型光纤周界安防系统,针对传统定位方法误差较大的缺陷,采用了一种基于伯格算法的双路振动信号特征数据提取与互相关时延估计定位方法,提升了系统监测范围并降低了系统定位误差。本文研究内容分为以下几个方面:(1)分析了干涉型振动传感原理并对不同干涉结构进行了介绍与对比,论述了双马赫-曾德干涉振动传感系统检测机理和定位原理,设计了基于双马赫-曾德干涉原理的多防区定位型光纤周界安防系统总体方案,并对系统关键器件进行了选型。(2)分析了伯格算法工作原理,选取最优窗函数降低伯格算法估计误差,仿真分析验证了最优窗伯格算法的有效性,采用了基于伯格算法的双路振动信号定位方法,实验验证了双马赫-曾德干涉振动检测及定位性能。(3)开发了基于Qt的光纤周界安防上位机监控软件,对软件总体方案和功能模块进行了设计,具备多防区信号采集控制与数据传输、参数设置、图形化交互界面、数据查询和预警推送等功能,实现了对入侵事件的实时监测与高效预警。(4)开展了基于伯格算法的双马赫-曾德干涉振动定位实验研究,在2.2 km的传感光纤上提取出振动信号频率的特征数据帧,振动定位绝对误差优化至7.3 m。并进行了四防区光纤周界安防系统性能测试,踩踏及敲击两类入侵振动事件的综合漏报率为0.625%,实现了声光预警、语音提醒、微信推送、视频联动等功能,为构造大监测范围、低定位误差、多预警功能的光纤周界安防系统提供了一种新的优化方案。

关键词：光纤传感技术马赫-曾德干涉仪伯格算法定位方法周界安防

基于改进深度残差收缩网络的分布式光纤声传感信号识别

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激光与光电子学进展 2024年第5期61卷 152-158页

作者：梁惠康谢浩燊黄红斌刘伟平暨南大学信息科学技术学院电子工程系广东广州510623

提出了基于新阈值函数的深度残差收缩网络(DRSN-NTF),用于解决分布式光纤声传感(DAS)信号噪声强、识别难的问题。DRSN-NTF基于深度残差收缩网络(DRSN),使用新阈值函数代替软阈值函数,使其更能发挥信号噪声处理和分类识别能力。使用DAS... 详细信息

提出了基于新阈值函数的深度残差收缩网络(DRSN-NTF),用于解决分布式光纤声传感(DAS)信号噪声强、识别难的问题。DRSN-NTF基于深度残差收缩网络(DRSN),使用新阈值函数代替软阈值函数,使其更能发挥信号噪声处理和分类识别能力。使用DAS系统采集周界入侵事件的实验数据,并通过添加高斯白噪声的形式,设计了6组不同信噪比(0 dB~5 dB)的实验。对比了4个模型的实验结果,由此考察DRSN-NTF的识别效果。结果发现:在强噪声的情况下,DRSN-NTF取得的平均测试准确率比DRSN高1.05%;随着信噪比的降低,DRSN-NTF的测试准确率高于DRSN的差值增大,表明DRSN-NTF在信号噪声处理和分类识别能力方面更强,能获得相对更高的识别准确率。因此,DRSNNTF更加适用于DAS信号识别。

关键词：光纤光学光纤传感器模式识别深度残差收缩网络新阈值函数周界安防

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智能光纤围栏周界安防系统研究与设计

智能光纤围栏周界安防系统研究与设计

作者：张天翔太原理工大学

学位级别：硕士

随着社会经济的发展,各领域对安防预警的需求提高,周界安防作为最前端防线,对于阻挡、发现入侵至关重要,而现有安防系统大多使用电子类传感器,存在易受电磁干扰、无法在易燃易爆的特殊场合使用的问题,对于入侵事件无法智能识别,误报率... 详细信息

随着社会经济的发展,各领域对安防预警的需求提高,周界安防作为最前端防线,对于阻挡、发现入侵至关重要,而现有安防系统大多使用电子类传感器,存在易受电磁干扰、无法在易燃易爆的特殊场合使用的问题,对于入侵事件无法智能识别,误报率有待降低。因此,本文基于光纤传感技术,设计了一种智能光纤围栏周界安防系统,能够以光纤围栏的形式监测安防区域,并通过支持向量机算法判断入侵事件,在无人值守变电站、电气危险场所等场合具有重要应用前景。本文研究内容主要方面如下:(1)分析了光纤传感机理,通过对比各干涉型光纤传感光路结构的优缺点,确定了本系统使用Sagnac-Mach-Zehnder复合光路结构,并详细阐述了该光路结构及其工作原理,对搭建传感光路所需的主要器件及其相关参数进行了介绍,确定了系统的整体设计思路。(2)设计并实现了可将调制在光信号中的振动信息解调还原,能进行信号采集与传输的硬件解调系统,详细地对该系统的设计理念、电路基本原理、实现方法等进行了阐述,硬件解调系统主要包括信号采集传输模块和光电转换模块。信号采集传输模块包含信号采集电路、中央控制单元和数据传输电路,主要实现模数转换和信号数据向上位机的传输。光电转换模块,包括四阶有源滤波电路、阻抗匹配单元、光电转换单元、跨阻放大电路等,该模块实现了振动信号的解调还原。(3)设计了上位机监测系统,基于QT设计了能够将振动信号图形化显示、判断预警、保存并管理预警信息的上位机监测界面,且能够与微信联动,进行预警信息的推送。基于MDK开发环境进行了硬件解调系统数据传输处理程序的代码编写和调试运行,包括信号采集控制、数据从采集电路向上位机的传输控制。采用短时平均能量法进行端点检测,提取系统采集数据中的有效信号成分,通过小波分解后做能量谱计算得到特征向量,最后采用SVM算法实现智能识别入侵事件。(4)搭建了智能光纤围栏周界安防实验平台,针对系统各方面的运行能力进行了测试,包括系统底噪测试、系统频率响应范围、信号频率还原能力等。并针对入侵事件智能识别能力进行测试,验证了系统的可行性,实验表明系统在100Hz-22k Hz可响应外界振动,能够快速响应突变信号,对频率还原的精度可达±3Hz。上述研究表明,智能光纤围栏周界安防系统能够灵敏感知入侵事件的发生,实时监测非法入侵,智能判断入侵事件类别,降低系统误报率,为无人值守变电站或电气危险场所等场合提供一种可靠的光纤周界安防系统方案。

关键词：光纤传感振动检测信号处理机器学习周界安防

基于Φ-OTDR分布式光纤传感系统的周界安防模式识别方法研究

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基于Φ-OTDR分布式光纤传感系统的周界安防模式识别方法研究

作者：杜宣哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

基于相位敏感型光时域反射仪(Phase-sensitive Optical Time-domain Reflectometer,Φ-OTDR)的分布式光纤传感器能同时精确检测和定位多个扰动,可用于长距离的实时监控和精确定位,已大范围应用于工程结构的健康监测、周界安防及油气管... 详细信息

基于相位敏感型光时域反射仪(Phase-sensitive Optical Time-domain Reflectometer,Φ-OTDR)的分布式光纤传感器能同时精确检测和定位多个扰动,可用于长距离的实时监控和精确定位,已大范围应用于工程结构的健康监测、周界安防及油气管道安全防护等领域中。然而,在实际的Φ-OTDR监测系统中,外部自然环境干扰易使数据采集过程中引入背景噪声,造成人为入侵事件的样本污染,导致识别精确度下降。为了减少传感系统中的误报警,提高Φ-OTDR在复杂环境中的事件识别率,本文提出基于样本特征加权的特征修正算法。通过建立基于样本相关度的准确度评估和加权策略,并将该算法与BP(Back Propagation)神经网络结合可以对扰动事件进行准确识别。通过实验验证了该类算法可以有效的提升特征区分性,进而提高各种扰动事件的识别率。在信号预处理和特征提取阶段,对信号进行归一化、数据划分等处理。从时域和频域提取了36个特征值,通过Fisher特征选择方法进一步分析了特征数量对识别准确率的影响。在特征优化算法方面,本文提出了一种基于样本特征加权的特征修正方法,通过特征修正算法对数据集中的噪声样本特征进行了优化,提高了样本特征区分度。在扰动事件识别算法方面,本文采用BP神经网络作为分类器,结合特征修正算法,构建SWBP(Sample weighting BP)模式识别方法,通过训练得到Φ-OTDR扰动信号识别模型。在实验验证和分析阶段,本文在真实的环境下进行了扰动事件识别实验,通过建立Φ-OTDR分布式光纤传感系统采集了四种扰动事件的信号并建立了数据集。然后采用BP神经网络方法和SW-BP方法对数据进行了训练验证。实验结果表明SW-BP方法对四种扰动事件的平均识别率达到了99.38%,与BP神经网络方法对比,可提升3%的识别准确率,误报率也有明显的降低。通过在实验场景中建立新的测试数据集对已训练模型进行了泛化测试,实验结果验证了SW-BP方法的泛化能力更好。通过在训练样本中人为混入噪声样本对两种方法进行了抗噪声测试,改进的SW-BP方法对比BP神经网络方法提高4%以上的识别准确率,SW-BP方法在样本有噪声干扰的情况下平均识别精确率有较明显的提升。本文所提出的SW-BP方法在识别精度、泛化、抗干扰方面更具优势,可以有效提高Φ-OTDR系统在复杂环境中的可靠性和鲁棒性。

关键词：相位敏感型光时域反射仪周界安防特征修正神经网络识别精确率